eval-harness

SKILL.md

评测工具链(Eval Harness)技能(Skill)

一个用于 Claude Code 会话的正式评测框架,实现了评测驱动开发(Eval-Driven Development, EDD)原则。

何时激活

  • 为 AI 辅助工作流设置评测驱动开发(EDD)
  • 为 Claude Code 任务完成定义通过/失败的标准
  • 使用 pass@k 指标衡量智能体(Agent)的可靠性
  • 为提示词(Prompt)或智能体(Agent)的变更创建回归测试套件
  • 跨模型版本对智能体(Agent)性能进行基准测试

核心理念

评测驱动开发(Eval-Driven Development)将评测视为“AI 开发的单元测试”:

  • 在实现之定义预期行为
  • 在开发过程中持续运行评测
  • 追踪每次变更带来的回归(Regression)
  • 使用 pass@k 指标进行可靠性衡量

评测类型

能力评测(Capability Evals)

测试 Claude 是否能够完成之前无法完成的任务:

[CAPABILITY EVAL: feature-name]
任务:描述 Claude 应该完成的目标
成功标准:
  - [ ] 标准 1
  - [ ] 标准 2
  - [ ] 标准 3
预期输出:对预期结果的描述

回归评测(Regression Evals)

确保变更不会破坏现有功能:

[REGRESSION EVAL: feature-name]
基线(Baseline):SHA 或检查点(checkpoint)名称
测试项:
  - existing-test-1: 通过/失败(PASS/FAIL)
  - existing-test-2: 通过/失败(PASS/FAIL)
  - existing-test-3: 通过/失败(PASS/FAIL)
结果:X/Y 通过(之前为 Y/Y)

评分器(Grader)类型

1. 基于代码的评分器(Code-Based Grader)

使用代码进行确定性检查:

# 检查文件是否包含预期模式
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"

# 检查测试是否通过
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"

# 检查构建是否成功
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"

2. 基于模型的评分器(Model-Based Grader)

使用 Claude 评测开放式输出:

[MODEL GRADER PROMPT]
评测以下代码变更:
1. 它是否解决了所述问题?
2. 结构是否良好?
3. 是否处理了边缘情况?
4. 错误处理是否得当?

得分:1-5(1=差,5=优秀)
推理:[解释说明]

3. 人工评分器(Human Grader)

标记以进行人工审查:

[HUMAN REVIEW REQUIRED]
变更内容:描述发生了什么变化
原因:为什么需要人工审查
风险等级:低/中/高(LOW/MEDIUM/HIGH)

指标

pass@k

“k 次尝试中至少有一次成功”

  • pass@1:首次尝试成功率
  • pass@3:3 次尝试内的成功率
  • 典型目标:pass@3 > 90%

pass^k

“所有 k 次试验均成功”

  • 对可靠性有更高要求
  • pass^3:连续 3 次成功
  • 用于关键路径

评测工作流

1. 定义(编码前)

## 评测定义:feature-xyz

### 能力评测
1. 可以创建新用户账户
2. 可以验证电子邮件格式
3. 可以安全地对密码进行哈希处理

### 回归评测
1. 现有登录功能仍然正常
2. 会话管理保持不变
3. 注销流程完好无损

### 成功指标
- 对于能力评测:pass@3 > 90%
- 对于回归评测:pass^3 = 100%

2. 实现

编写代码以通过定义的评测。

3. 执行评测

# 运行能力评测
[运行每项能力评测,记录通过/失败]

# 运行回归评测
npm test -- --testPathPattern="existing"

# 生成报告

4. 报告

评测报告:feature-xyz
========================

能力评测:
  create-user:     通过 (pass@1)
  validate-email:  通过 (pass@2)
  hash-password:   通过 (pass@1)
  总体:           3/3 通过

回归评测:
  login-flow:      通过
  session-mgmt:    通过
  logout-flow:     通过
  总体:           3/3 通过

指标:
  pass@1: 67% (2/3)
  pass@3: 100% (3/3)

状态:准备好进行评审 (READY FOR REVIEW)

集成模式

实现前(Pre-Implementation)

/eval define feature-name

.claude/evals/feature-name.md 创建评测定义文件

实现过程中(During Implementation)

/eval check feature-name

运行当前评测并报告状态

实现后(Post-Implementation)

/eval report feature-name

生成完整的评测报告

评测存储

在项目中存储评测:

.claude/
  evals/
    feature-xyz.md      # 评测定义
    feature-xyz.log     # 评测运行历史
    baseline.json       # 回归基线

最佳实践

  1. 在编码前(BEFORE)定义评测 - 强制对成功标准进行清晰思考
  2. 频繁运行评测 - 尽早发现回归
  3. 随时间跟踪 pass@k - 监控可靠性趋势
  4. 尽可能使用代码评分器 - 确定性优于概率性
  5. 安全相关需人工评审 - 绝不完全自动化安全检查
  6. 保持评测快速 - 慢速评测往往不会被运行
  7. 将评测与代码一同进行版本控制 - 评测是一等公民资产

示例:添加身份验证(Authentication)

## EVAL: add-authentication

### 第 1 阶段:定义 (10 分钟)
能力评测:
- [ ] 用户可以使用电子邮件/密码注册
- [ ] 用户可以使用有效凭据登录
- [ ] 无效凭据被拒绝并显示正确错误
- [ ] 页面重新加载后会话依然持久化
- [ ] 注销后清除会话

回归评测:
- [ ] 公共路由仍可访问
- [ ] API 响应保持不变
- [ ] 数据库架构兼容

### 第 2 阶段:实现 (耗时视情况而定)
[编写代码]

### 第 3 阶段:执行评测
运行:/eval check add-authentication

### 第 4 阶段:报告
评测报告:add-authentication
==============================
能力:5/5 通过 (pass@3: 100%)
回归:3/3 通过 (pass^3: 100%)
状态:准予发布 (SHIP IT)
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